안산드레아스

파이썬을 이용해서 글자를 인식하는 프로그램이다.

아래 블로거님을 참고해서 제작 했다. 

(참고 링크)

junyoung-jamong.github.io/computer/vision,/ocr/2019/01/30/Python%EC%97%90%EC%84%9C-Tesseract%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%B4-OCR-%EC%88%98%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0.html

글자 인식을 위해서는 별도의 tesseract 프로그램이 필요하다. 설치방법은 위에 블로그를 참고 바란다.

아래 아이콘같은 파일이 다운로드 된다. 

1. tesseract 설치하기

기본적으로 영어만 인식하게 되어있으며, 다른언어를 인식하게 끔 하려면 옵션선택을 해야 한다.

2. tesseract 환경변수 등록하기

    2-1. 단축키 Window + S 키를 누르고 환경 이라고 쓴다.

    2-2. 환경변수 - path를 편집

    2-3. 프로그램 다운로드 위치인 C:\Program Files\Tesseract-ORC 를 등록한다. (필자는 62비트)

          32비트인 사람들은 C:\Program Files (x86)\Tesseract-ORC 에 있을 것이다.

    2-4. cmd로 tesseract 라고 치면 아래와 같이 나와야 설치 및 설정이 된것이다.

3. 필요한 라이브러리 패키지 설치

해당 코드를 사용하기 위해서는 아래 라이브러리가 필요하다.

필자는 opencv만 있으므로 나머지 2개를 추가로 설치했다.

- 패키지 설치
pip install pillow
pip install pytesseract
pip install opencv-python

pip install pillow
pip install pytesseract
pip install opencv-python

파이썬 코드

'''
    reference link : https://junyoung-jamong.github.io/computer/vision,/ocr/2019/01/30/Python%EC%97%90%EC%84%9C-Tesseract%EB%A5%BC-%EC%9D%B4%EC%9A%A9%ED%95%B4-OCR-%EC%88%98%ED%96%89%ED%95%98%EA%B8%B0.html
    Have to download OCR program firstly.
    Link : https://github.com/UB-Mannheim/tesseract/wiki
    environment    : Window 10, python 3.6
    tesseract ver  : v5.0.0.20190526.exe

    - 이미지 글자 추출 테스트
    cmd > tesseract path\name.png stdout

    - 패키지 설치
    pip install pillow
    pip install pytesseract
    pip install opencv-python
'''

import cv2
import os
try:
    from PIL import Image
except ImportError:
    import Image
import pytesseract

# 설치한 tesseract 프로그램 경로 (64비트)
pytesseract.pytesseract.tesseract_cmd = r'C:\Program Files\Tesseract-OCR\tesseract'
# 32비트인 경우 => r'C:\Program Files (x86)\Tesseract-OCR\tesseract'

# 이미지 불러오기, Gray 프로세싱
image = cv2.imread("digit.png")
gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

# write the grayscale image to disk as a temporary file so we can
# 글자 프로세싱을 위해 Gray 이미지 임시파일 형태로 저장.
filename = "{}.png".format(os.getpid())
cv2.imwrite(filename, gray)

# Simple image to string
text = pytesseract.image_to_string(Image.open(filename), lang=None)
os.remove(filename)

print(text)

cv2.imshow("Image", image)
cv2.waitKey(0)

위 코드는 이미지파일에서 글자(숫자, 영어)를 추출해서 text로 출력한다.

(테스트 1 - 숫자 출력 ) digit.png 파일

(테스트 2 - 영어와 숫자 출력 ) eng_digit.png 파일

(테스트 3 - 긴 영어문장 출력 ) sentences.png 파일

(테스트 4 - 코드에 한글 옵션을 추가해서 한글도 출력해본다.)

글자가 명확할 수록 더 잘 인식이 된다.

여러가지 테스트를 해보길 바란다.

<영상처리 관련 독특한 직업 스마트시티CCTV 관제사 자격증>

https://ansan-survivor.tistory.com/921

원(circle)만을 인식시켜주는 프로그래밍이다.

사용하기전 필요 라이브러리는 cv2와 numpy이다.

라이브버리 설치 방법은 아래 참조

ansan-survivor.tistory.com/308

동일한 디렉터리에 circle2.jpg 라는 원형을 갖고있는 이미지에서 원만 추출한다.

'''

made by 안산드레이아스
https://ansan-survivor.tistory.com/

'''

import cv2
import numpy as np

def houghCircle():
    # 원이 있는 이미지를 올림.
    img1 = cv2.imread('circle2.jpg')
    img2 = img1.copy()

    # 0~9까지 가우시안 필터로 흐리게 만들어 조절함.
    img2 = cv2.GaussianBlur(img2, (9, 9), 0)
    # 그레이 이미지로 바꿔서 실행해야함.
    imgray = cv2.cvtColor(img2, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 원본과 비율 / 찾은 원들간의 최소 중심거리 / param1, param2를 조절해 원을 찾음
    circles = cv2.HoughCircles(imgray, cv2.HOUGH_GRADIENT, 1, 10, param1=60, param2=50, minRadius=0, maxRadius=0)

    if circles is not None:
        circles = np.uint16(np.around(circles))

        print(circles)

        for i in circles[0, :]:
            cv2.circle(img1, (i[0], i[1]), i[2], (255, 255, 0), 2)

        cv2.imshow('ori',img2)
        cv2.imshow('HoughCircle', img1)


        cv2.waitKey(0)
        cv2.destroyAllWindows()
    else:
        print('원을 찾을 수 없음')

houghCircle()

(테스트)

원본 이미지 circle2.jpg

파이썬 코드 돌린 후

원형을 탐지하여 하늘색으로 표시한다.

이전 포스팅과 마찬가지로 cv2 라이브러리와가 필요하다.

라이브러리 설치 방법은 아래 참고.

ansan-survivor.tistory.com/308

이 코드는 어떤 이미지가 흐릿할때 색상들을 강조시켜 선명하게 보이게 하는 코드이다.

동일 디렉터리에 name.png 라는 파일이 있다고 가정하면, 이 코드가 시행되고나서 그 파일의 색상들이 강조된다.

import cv2

'''
    함수) 이미지를 더 선명하게 Contrast(대조) 기법을 적용시킴.
        param : 컬러 이미지
        return : 대조된 이미지
'''


def img_Contrast(img):
    # -----Converting image to LAB Color model-----------------------------------
    lab = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2LAB)

    # -----Splitting the LAB image to different channels-------------------------
    l, a, b = cv2.split(lab)

    # -----Applying CLAHE to L-channel-------------------------------------------
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=3.0, tileGridSize=(8, 8))
    cl = clahe.apply(l)

    # -----Merge the CLAHE enhanced L-channel with the a and b channel-----------
    limg = cv2.merge((cl, a, b))

    # -----Converting image from LAB Color model to RGB model--------------------
    final = cv2.cvtColor(limg, cv2.COLOR_LAB2BGR)

    return final


img = cv2.imread('name.png')
img = img_Contrast(img)

cv2.imshow('a', img)
cv2.waitKey(0)

(테스트) 출처 이미지: www.canstockphoto.co.kr/%EB%82%98%EB%AC%B4-%ED%9D%90%EB%A6%BF%ED%95%9C-%EC%95%84%EC%B9%A8-%EA%B0%80%EC%9D%84-%ED%96%87%EB%B9%9B-%EC%86%8C%EB%82%98%EB%AC%B4-%EC%88%B2-64441841.html

파이썬 코드 구동

두개의 이미지 파일을 하나의 이미지로 합치는 파이썬 코드이다.

'''
    참고 링크: https://copycoding.tistory.com/159
'''

import cv2
import numpy as np

# 사이즈 조절 W, H
size = (1280, 960)

# 좌우 이미지 불러오기
leftimg = cv2.imread('1.bmp')
rightimg = cv2.imread('2.bmp')

# 사이즈 조정
leftimg = cv2.resize(leftimg, size)
rightimg = cv2.resize(rightimg, size)

# 이미지 좌우 합치기
add_img = np.hstack((leftimg, rightimg))

cv2.imshow('leftimg', leftimg)
cv2.imshow('rightimg', rightimg)
cv2.imshow('add_img', add_img)

cv2.waitKey(0)

참고한 블로그는 아래 링크

https://copycoding.tistory.com/159

먼저 바코드를 인식하는 open source 라이브러리를 제공해주는데, 그 라이브러리를 pip을 이용해 다운로드 한다.

윈도우의 cmd 창을 이용해서 다운받아본다.

총 3개의 라이브러리가 필요하다.

1. openCV (영상인식 라이브러리)

pip install opencv-python

2. numpy (연산 처리 라이브러리)

pip install numpy

3. pyzbar (바코드 인식 관련 라이브러리)

pip install pyzbar

자 이제 필요한 모든 라이브러리를 받았으니 아래와 같이 코드를 동작시켜본다.

'''

made by 안산드레이아스
https://ansan-survivor.tistory.com/

'''

# Python Version 3.7.1

import pyzbar.pyzbar as pyzbar  # pip install pyzbar
import numpy as np              # pip install numpy
import cv2                      # pip install opencv-python

# 바코드 탐지하는 엔진 (바코드 및 QR코드 탐지)
def decode(im):
    # Find barcodes and QR codes
    decodedObjects = pyzbar.decode(im)

    # Print results
    for obj in decodedObjects:
        print('Type : ', obj.type)
        print('Data : ', obj.data, '\n')

    return decodedObjects


# Display barcode and QR code location
def display(im, decodedObjects):
    # Loop over all decoded objects
    for decodedObject in decodedObjects:
        points = decodedObject.polygon

        # If the points do not form a quad, find convex hull
        if len(points) > 4:
            hull = cv2.convexHull(np.array([point for point in points], dtype=np.float32))
            hull = list(map(tuple, np.squeeze(hull)))
        else:
            hull = points;

        # Number of points in the convex hull
        n = len(hull)

        # Draw the convext hull
        for j in range(0, n):
            cv2.line(im, hull[j], hull[(j + 1) % n], (255, 0, 0), 3)

    # Display results
    cv2.imshow("Results", im);
    cv2.waitKey(0);

# 파일명 zbar.jpg의 이미지에서 바코드를 탐지하면 해당 코드를 리턴
# Main
if __name__ == '__main__':
    # Read image
    im = cv2.imread('zbar.jpg')

    decodedObjects = decode(im)
    display(im, decodedObjects)

이미지 파일 zbar.jpg는 현재 파이썬 파일과 동일 경로에 있어야 한다. (이부분은 절대경로로 수정가능)

zbar.jpg 의 이미지는 아래와 같다. (파일도 업로드)

이 이미지파일에 저 파이썬 코드를 돌려본다.

*결과

해당 바코드를 탐지해서 숫자를 리턴하고 보여준다.

그리고 어디부분을 인식했는지 파랑색 사각박스로 보여준다.

QR코드도 인식된다. 어떤 타입인지 함께 리턴된다.

해당작업은, 파이썬 3.x버전과 파이참을 이용하여 작성했다. (아래 참고)

https://ansan-survivor.tistory.com/134

엑셀을 사용하기 위해서는 'openpyxl' 이라는 라이브러리가 필요하다.

고로 먼저 아래와 같이 pip 명령을 이용해 다운한다.

* 기본 설정

1.

명령 프롬프트를 실행한다.

  (윈도우10에서) Ctrl + S  => cmd 입력

2.

  >pip install openpyxl==2.6.2 를 입력한다.

그러면 import openpyxl 을 줄에 넣을 때, 빨간줄이 생기지 않는다. (파이참에서)

* 엑셀 생성하기

먼저 아래와 같은 엑셀을 만들 것이다.

아래 소스코드를 실행 시키면 위와 같은 엑셀이 만들어진다.

'''

made by 안산드레이아스
https://ansan-survivor.tistory.com/

설치파일
pip install openpyxl
'''


import openpyxl # pip install openpyxl==2.6.2

'''
	엑셀 파일 쓰기.
'''
# 파일 쓰기 위한 객체 생성.
write_wb = openpyxl.Workbook()
write_ws = write_wb.active

# (col, row 인자값) 에 입력
write_ws = write_wb.active
write_ws['A1'] = '수량'
write_ws['B1'] = '가격'
write_ws['C1'] = '금액'

# 행(Row) 방향로 추가, 줄이 바뀌면 열(column) 방향으로 아래로 내려감.
write_ws.append([25, 5000, 125000])
write_ws.append([30, 5500, 60000]) 		
write_ws.append([35, 8000, 9000])

for i in range(5):						# for문으로 만들어보기
	write_ws.append([i+1, i+2, i+3])


# 셀 단위로 추가 col2, row5에 '셀추가'를 입력. (특정cell 지정하여 넣기)
write_ws.cell(5, 5, '셀추가')

# 편집된 엑셀파일을 저장.write_wb.save('./test.xlsx')
'''
	엑셀 파일 읽기.
'''
# 파일 쓰기 위한 객체 생성.
load_wb = openpyxl.load_workbook("./test.xlsx", data_only=True)

# sheet 이름 불러오기
load_ws = load_wb['Sheet']

# 셀주소값에 접근 후 출력
print(load_ws['A1'].value)

# 셀좌표값에 접근 후 출력
print(load_ws.cell(2,2).value)

# 셀 범위 지정하여 차례대로 출력
get_cells = load_ws['A1':'C3']
for row in get_cells:
	for cell in row:
    	print(cell.value)
        
# 모든 행과 열을 출력
print("\n=== 모든 행과 열 출력 ===")
all_values = []
for row in load_ws.rows:
	row_value = []
    for cell in row:
    	row_value.append(cell.value)
	all_values.append(row_value)

print(all_values)

print문은 값을 확인해보려고 넣은것이다.

*(참고) 엑셀파일 생성위치는 현재 이 프로젝트가 위치한곳 ( ./ ) 으로 되어있다.

만약 저걸 C:/test.xlsx 으로 바꾸면 C: 드라이브에 생길 것이다. 본인이 원하는 곳으로 설정

파이참은 파이썬 개발을 편리하게 하는 많은 기능을 제공하는 툴이다.

https://www.jetbrains.com/pycharm/download/#section=windows

이곳에서 다운로드 할 수 있고, 무료버전으로 받아도 왠만한 기능은 다 지원한다.

파이참은 파이썬을 쉽게 쓸 수 있도록 도와주는 툴이지, 파이썬은 아니다.

파이썬 = 개발언어(C언어, 자바 같은..),   파이참은 개발환경 (비쥬얼스튜디오 같은..)

파이썬을 사용하려면 파이썬 인터프리터를 다운로드 해야 한다.

https://www.python.org/downloads/

이곳에서 다운로드 하는데, 버전에 맞게 설치한다.

참고로 2.x 버전과 3.x 버전은 호환이 안된다.  그러나 2.x 버전은 서비스를 종료했고, 앞으로 3.x 버전으로 발전될 것이니,

3.x 버전을 다운로드 하는걸 추천한다.

파이참을 다 설치하고,, 딱 아래와 같이 설정만 하면 된다.

파이썬 실행 후 설정 창을 진행하며 아래와 같은 창이 뜬다.

여기서 아래와 같이 설정한다. 그래야 pip로 받은 파이썬 라이브러리를 제대로 불러온다.

이 외, 가상화 개발환경 구축방법이 있는데, 그게 바로 Virtualenv Enviroment 메뉴이다.

사용법은 검색해보면 다양히 있다.

또 2.x 와 3.x 모든 라이브러리를 통합시키는 아나콘다라는 것도 있다.

입맛에 맞게 설정한다.

파이참을 한글화 하려면 아래를 참고.

https://ansan-survivor.tistory.com/1910